<![CDATA[Struktur data stack dan queue merupakan elemen penting dalam sistem perangkat lunak modern, namun implementasi menggunakan array statis sering kali mengalami ketidakefisienan memori dan keterbatasan skalabilitas. Penelitian ini mengusulkan pendekatan yang dioptimalkan dengan memanfaatkan array dinamis yang dapat menyesuaikan ukurannya secara otomatis berdasarkan kebutuhan saat runtime. Metode yang digunakan adalah eksperimen komparatif untuk mengevaluasi performa implementasi stack dan queue menggunakan array statis dan dinamis. Algoritma dirancang dan diimplementasikan dalam bahasa Python/C++ dengan struktur modular, serta diuji pada berbagai skala data (kecil, menengah, besar). Parameter evaluasi meliputi waktu eksekusi, penggunaan memori, dan jumlah operasi per detik. Hasil menunjukkan bahwa array dinamis mampu mengurangi penggunaan memori hingga 53% dan meningkatkan kecepatan eksekusi hingga 25% dibandingkan array statis. Selain itu, pendekatan ini menunjukkan skalabilitas tinggi, menjaga stabilitas dan efisiensi meskipun volume data meningkat tajam. Temuan ini mendukung kesimpulan bahwa array dinamis merupakan solusi yang lebih adaptif dan efisien untuk operasi stack dan queue pada aplikasi real-time dan berbasis data besar.]]>
Copyrights © 2024
